Intelligence arti cielle Grégory Bonnet GREYC - MAD · 1990 : SACHEM (Système d'Aide à la Conduite des Hauts fourneaux En Marche) Prolog (1972) langage de programmation logique

Intelligence arti�cielle

Grégory Bonnet

GREYC - MAD

Une brève histoire Clochers et paradigmes De nombreuses réalisations ? Ce cours est une goutte d'eau

Plan du cours

1 Une brève histoireDe Pygmalion à Karel �apekDe Lady Lovelace à Alan TuringDe la � good old-fashioned AI � à l'intelligence arti�cielle moderne

2 Clochers et paradigmesPour ou contre l'intelligence arti�cielle ?IA forte vs. IA faibleCognitivisme et connexionnismeÉmergentisme

3 De nombreuses réalisations ?RobotiqueJeux vidéosInternet

4 Ce cours est une goutte d'eau

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Une brève histoire



Un rêve antique

Pygmalion et GalatéeErnest Normand, 1896

Héphaïstos forgeant le foudre de ZeusPeter Paul Rubens, 1636



Après Ctésibios d'Alexandrie, Philon de Byzance et Héron l'Ancien

Ana Mechanica ArcanaFrédéric Vidoni, 1998

Rossum's Universal RobotsKarel �apek, 1921



Du point de vue des premiers informaticiens

Ada Byron Lovelace (1815 � 1852) Alan Turing (1912 � 1954)

[The Analytical Engine] can do whateverwe know how to order it to perform.

[Can machines think ?] can be describedin terms of a game which we call theimitation test.



Trois conférences fondatrices

Marvin Minsky(1927 � ?)

John McCarthy(1927 � 2011)

Claude Shannon(1916 � 2001)

Nathan Rochester(1919 � 2001)

1955 : session on learning machines (Los Angeles)

1956 : summer research project on arti�cial intelligence (Dartmouth College)

1958 : mechanization of thought processes (National Physical Laboratory)



Des débuts prometteurs

Logic Theorist (1956)

prouveur de théorèmes en logique symbolique

introduction de la notion d'heuristique

Perceptron (1957)

système de reconnaissance de caractères

instanciation d'un réseau de neurones formels

Eliza (1966)

logiciel de psychologie qui converse avec un patient humain

reconnaît des phrases et retourne des questions par substitution de mots-clés



Deux réalisations majeures (parmis tant d'autres)

Shakey (1966 � 1972) Deep Blue (1985 � 1997)

langage STRIPS

algorithme A*

algorithme negascout singulier

circuits intégrés sur mesure



Le règne des systèmes experts (1980 � 1990)

Qu'est-ce qu'un système expert ?

représentation des connaissances venant d'un expert humain

déduction et abduction à partir de faits

1990 : SACHEM (Système d'Aide à la Conduite des Hauts fourneaux En Marche)

Prolog (1972)

langage de programmation logique

calcul des prédicats

www.swi-prolog.org

Ordinateurs de cinquième génération

processeurs symboliques

machines LISP (mitigé)

machines Prolog (abandonné)

Maia (1982 � 1988)



Grandeur et décadence

Déceptions du grand public et des autorités

il n'y aura pas de robots pour l'an 2000

les systèmes experts manquent de sens commun

des millions de dollars ont été dépensés pour jouer (mal) aux échecs

et même des chercheurs (Knuth, Pierce, Dijsktra)

l'intelligence arti�cielle n'est pas assez rigoureuse

la discipline n'est pas mûre pour produire des résultats fondamentaux

Les limites de la � good old-fashioned AI �

raisonnement automatique vs. explosion combinatoire

neurones formels vs. données linéairement séparables

grammaires formelles vs. ambiguïté des langages naturels

l'intelligence arti�cielle s'enrichit des statistiques et de la théorie du contrôle



Clochers et paradigmes



Une pensée qui procède de la philosophie

Vers un monisme

René Décartes : l'animal-machine (1637)

Thomas Hobbes : l'animal arti�ciel (1651)

Julien O�ray de La Mettrie : l'homme-machine (1747)

Jean-Pierre Changeux : l'homme neuronal (1983)

Un calcul pensant

Gottfried Wilhelm Leibniz : lingua characteristica universalis (1716)

George Boole : algèbre booléene (1854)

Gottlob Frege : logique des prédicats (1879)

Luitzen Egbertus Jan Brouwer : logique intuitionniste (1930)



Les arguments (hormis celui de dire que l'intelligence est propre à l'humain)

Du théorème de Gödel (Roger Penrose)

tout système formel possède des propositions indécidables

=⇒ l'intelligence est un phénomène quantique

De la phénoménologie (Hubert Dreyfus)

la pression du monde extérieur est productrice d'intelligence

=⇒ l'intelligence ne peut pas être désincarnée

De la chambre chinoise (John Searle)

appliquer de règles ne signi�e pas qu'on les comprend

=⇒ les machines ne peuvent pas comprendre

Juger n'est pas calculer (Joseph Weizenbaum)

les décisions dépendent d'un facteur culturel et/ou compassionnel

=⇒ les machines ne doivent pas prendre de décisions



Finalement qu'est-ce que l'intelligence arti�cielle ?

Intelligence arti�cielle

Etude de la construction et l'analyse d'agents arti�ciels qui agissent intelligemment.

qui fait des choix appropriés au regard de ses limitations en perception et calcul

qui s'adapte aux changement de son environnement et de ses objectifs

qui apprend de ses expériences

Objectifs scienti�ques

Comprendre la nature du savoir et de l'intelligence via des outils expérimentaux.

psychologie synthétique

philosophie expérimentale

épistémologie computationnelle

Objectifs d'ingénierie

Concevoir des artefacts intelligents utiles.



Deux voies fondamentales

Intelligence arti�cielle forte

un programme informatique peut penser au moins aussi bien qu'un humain

dé�nir l'intelligence

concevoir des critères pour la mettre à l'épreuve

concevoir des programmes qui satisfont ces critères

Intelligence arti�cielle faible

un programme informatique peut aider aux activités mentales humaines

formaliser un problème humain donné

dé�nir des critères d'e�cacité dans la résolution

concevoir des algorithmes qui résolvent ce problème le plus e�cacement possible



Cognitivisme, héritage de la logique formelle

Position épistémologique

Manipulation de symboles auxquels sont conférés une sémantique.

axiomatique a priori

sémantique humaine

preuves formelles

code � explicable �



Connexionnisme, héritage de la cybernétique

Position épistémologique

Résultat d'une interaction globale des parties élémentaires dún système

apprentissage par renforcement

rétroaction

séparateurs non linéraires

pas de sémantique interne



Une tentative de fusion : l'émergentisme

The human mind [...] should be regarded as a collection of kludges (Marvin Minsky)

Pandemonium (1959)

système de reconnaissance de forme

un ensemble de démons où chacun sait détecter une forme

un maître-démon collecte les avis et prend une décision �nale

intelligence collective

porosité des domaines

peu de preuves formelles



De nombreuses réalisations ?



Progrès de la robotique

NAO (2006) Adept Quattro (2007)

réseaux de neurones

algorithmes génétiques

comportements scriptés

algorithmes de plus court chemin



Un petit côté ludique

Creatures (1996) Warcraft III (2002)

réseaux de neurones

algorithmes génétiques

comportements scriptés

algorithmes de plus court chemin



Dans les technologies du Web

Spam Assassin (2001)Virtuoz (2005)

détection de motifs récurrents

�ltrage bayésien

traitement naturel de la langue

systèmes experts



Ce cours est une goutte d'eau



Conclusion

les ordinateurs peuvent-ils vraiment penser ?

les avions peuvent-ils vraiment voler ?

Une prolifération de sous-domaines

algorithmique bio-inspirée

apprentissage arti�ciel

ingénierie des connaissances

logique et formalisation du raisonnement

traitement automatique de la langue

plani�cation

recherche heuristique

reconnaissance des formes

robotique

systèmes multi-agents

théorie du choix social

vie arti�cielle



Pour aller plus loin en M1

Tronc commun

fouille de données et apprentissage

logique

Decim

intelligence arti�cielle distribuée

outils logique pour l'intelligence arti�cielle

programmation par contrainte

ImaLang

ingénierie des langues

ingénierie des textes

vision par ordinateur



Et si Weizembaum avait raison ?

Turc mécanique (2005) X-47B (2011)



Bibliographie

Marvin Minsky.La société de l'esprit.Interéditions, 1997.

Jean-Michel Ganascia.L'intelligence arti�cielle.Cavalier Bleu, 2007.

Jean-Marc Aliot, Thomas Schiex, Pascal Brisset et Frédérick GarciaIntelligence arti�cielle et informatique théoriqueCépaduès, 2007.

Stuart Russel et Peter NorvigIntelligence arti�ciellePearson, 2010.

Jacques Ferber.Les systèmes multi-agents : vers une intelligence collectiveInteréditions, 1995.

Nils Nilsson.The quest for arti�cial intelligence : a history of ideas and achievementsCambridge, 2010.


Documents

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